Preguntas etiquetadas con high-dimensional

Estoy trabajando en un problema de inferencia de alta dimensión (alrededor de 2000 parámetros del modelo) para el cual somos capaces de realizar una estimación MAP de manera sólida al encontrar el máximo global del log-posterior utilizando una combinación de optimización basada en gradiente y un algoritmo genético. Me gustaría …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

Tome 20 puntos aleatorios en un espacio de 10.000 dimensiones con cada coordenada iid de . Divídalos en 10 pares ("parejas") y agregue el promedio de cada par ("un niño") al conjunto de datos. Luego haga PCA en los 30 puntos resultantes y trace PC1 vs PC2.norte( 0 , 1 …

9 pca  python  high-dimensional  genetics  gwas 

Tengo un conjunto de datos con aproximadamente 5,000 características / covariables a menudo correlacionadas y una respuesta binaria. Me dieron los datos, no los recolecté. Utilizo Lasso y el refuerzo de gradiente para construir modelos. Utilizo validación cruzada anidada iterada. Reporto los 40 coeficientes más grandes (absolutos) de Lasso y …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

Configuración del problema Tengo puntos de datos (imágenes) de alta dimensión (4096), que estoy tratando de visualizar en 2D. Para este fin, estoy usando t-sne de manera similar al siguiente código de ejemplo de Karpathy . La documentación de scikit-learn recomienda usar PCA para reducir primero la dimensión de los …

9 pca  dimensionality-reduction  high-dimensional  java  tsne 

Tengo NNN (~ un millón) vectores de características. Hay MMM (~ un millón) características binarias, pero en cada vector solo KKK (~ mil) de ellas serían 111 , el resto son 000 . Estoy buscando los pares de vectores que tienen al menos LLL (~ cien) características en común ( …

9 algorithms  high-dimensional